A Computational Approach for Identification of Epitopes in Dengue Virus Envelope Protein: A Step Towards Designing a Universal Dengue Vaccine Targeting Endemic Regions
Notice bibliographique
Résumé
A major problem in designing vaccine for the dengue virus has been the high antigenic variability in the envelope protein of different virus strains. In this study, a computational approach was adopted to identify a multi-epitope vaccine candidate against dengue virus that may be suitable for large populations in the dengue-endemic regions. Different bioinformatics tools were exploited that helped the identification of a conserved immunological hot-spot in the dengue envelope protein. The tools also rendered the prediction of immunogenicity and population coverage to the proposed 'in silico' vaccine candidate against dengue. A peptide region, spanning 19 amino acids, was identified in the envelope protein which found to be conserved in all four types of dengue viruses. Ten proteasomal cleavage sites were identified within the 19-mer conserved peptide sequence and a total of 8 overlapping putative cytotoxic T cell (CTL) epitopes were identified. The immunogenicity of these epitopes was evaluated in terms of their binding affinities to and dissociation half-time from respective human leukocyte antigen (HLA) molecules. The HLA allele frequencies were studied among populations in the dengue endemic regions and compared with respect to HLA restriction patterns of the overlapping epitopes. The cumulative population coverage for these epitopes as vaccine candidates was high ranging from approximately 80% to 92%. Structural analysis suggested that a 9-mer epitope fitted well into the peptide-binding groove of HLA-A*0201. In conclusion, the 19-mer epitope cluster was shown to have the potential for use as a vaccine candidate against dengue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».